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09 dic 2022 - 11 dic 2022

Herramienta habilitada para IA predice ataques cardíacos midiendo acumulación de placa coronaria en imágenes de ATC

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 24 Mar 2022
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Imagen: Herramienta de inteligencia artificial puede ayudar a predecir ataques cardíacos (Fotografía cortesía de Unsplash)
Imagen: Herramienta de inteligencia artificial puede ayudar a predecir ataques cardíacos (Fotografía cortesía de Unsplash)

La acumulación de placa puede hacer que las arterias se estrechen, lo que dificulta que la sangre llegue al corazón, lo que aumenta la probabilidad de un ataque al corazón. Una prueba médica llamada angiografía por tomografía computarizada coronaria (ATC) toma imágenes en 3D del corazón y las arterias y puede dar a los médicos una estimación de cuánto se han estrechado las arterias de un paciente. Sin embargo, hasta ahora no ha habido una forma sencilla, automatizada y rápida de medir la placa visible en las imágenes de la ATC. Ahora, los investigadores han creado una herramienta habilitada con inteligencia artificial (IA) que predice con precisión qué pacientes experimentarán un ataque cardíaco en cinco años en función de la cantidad y composición de la placa en las arterias que suministran sangre al corazón.

Para desarrollar la herramienta habilitada para IA, investigadores de Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA) analizaron imágenes de ATC de 1.196 personas que se sometieron a una ATC coronaria en 11 sitios en Australia, Alemania, Japón, Escocia y EUA. Los investigadores entrenaron el algoritmo de IA para medir la placa haciendo que aprendiera de imágenes coronarias de ATC, de 921 personas, que ya habían sido analizadas por médicos capacitados.

El algoritmo funciona delineando primero las arterias coronarias en imágenes 3D y luego identificando los depósitos de sangre y placa dentro de las arterias coronarias. Los investigadores encontraron que las medidas de la herramienta se correspondían con las cantidades de placa observadas en las ATC coronarias. También compararon los resultados con imágenes tomadas por dos pruebas invasivas consideradas muy precisas para evaluar la placa y el estrechamiento de las arterias coronarias: la ecografía intravascular y la angiografía coronaria con catéter.

Finalmente, los investigadores descubrieron que las mediciones realizadas por el algoritmo de IA a partir de imágenes de ATC predijeron con precisión el riesgo de ataque cardíaco en un plazo de cinco años para 1.611 personas que formaban parte de un ensayo multicéntrico llamado ensayo SCOT-HEART. Los investigadores continúan estudiando qué tan bien su algoritmo de IA cuantifica los depósitos de placa en pacientes que se someten a una ATC coronaria.

"La placa coronaria a menudo no se mide porque no hay una forma completamente automatizada de hacerlo", dijo Damini Dey, PhD, directora del laboratorio de análisis de imágenes cuantitativas en el Instituto de Investigación de Imágenes Biomédicas en Cedars-Sinai y autora principal del estudio. “Cuando se mide, a un experto le lleva al menos de 25 a 30 minutos, pero ahora podemos usar este programa para cuantificar la placa a partir de imágenes de ATC en cinco a seis segundos”.

"Se necesitan más estudios, pero es posible que podamos predecir si es probable que una persona sufra un ataque cardíaco y en qué momento, en función de la cantidad y la composición de la placa observada con esta prueba estándar", dijo Dey, quien también es profesora de Ciencias Biomédicas en Cedars-Sinai.

Enlaces relacionados:
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